## IMPLEMENTASI METODE ELECTRE DALAM PENENTUAN KARYAWAN BERPRESTASI (STUDI KASUS: PT. MEGARIMAS SENTOSA)
Mesran 1 , Selpi Anita 2 , Ronda Deli Sianturi 3 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstract
One of the important things that an employee must have is not separated from the performance of an employee.  For  the  effectiveness  of  human  resources  work  in  the  assessment  of  the  right  decision  is needed. Therefore, the software is made that can take a decision to recommend employee achievement for PT. Megariamas Sentosa. The software is built on the basis of a decision support system that has the ability to select outstanding employees using the ELECTRE method. This Electre method has criteria that can determine alternative decisions in application in the software. So that decision makers can determine  the  selection  of  outstanding  employees.  The  process  in  this  Electre  method  compares employees with one employee to another and gives out put value of priority intensity in the form of the assessment result / criteria that has been specified by the company to the employee. The result of this process is recommended as an outstanding employee in PT. Megaria Mas Sentosa.
Keywords : Electre method, Employee Achievement

## Abstrak
Salah satu hal penting yang harus di miliki oleh seorang karyawan tidak lepas dari kinerja seorang karyawan. Demi efektifitas kerja SDM dalam penilaian pengambilan keputusan yang tepat sangat di perlukan. Oleh  karena  itu,  di  buat  lah  perangkat  lunak  yang  dapat  mengambil  sebuah  keputusan untuk merekomendasi karyawan berprestasi untuk PT. Megariamas Sentosa. Perangkat lunak ini di bangun  dengan  basis  sistem  pendukung  keputusan  yang  memiliki  kemampuan  untuk  memilih karyawan berprestasi dengan menggunakan metode ELECTRE. Metode Electre ini memiliki kriteria yg bisa menentukan alternatif keputusan dalam penerapan di perangkat lunak. Sehingga pembuat keputusan  dapat  menentukan  pemilihan  karyawan  berprestasi.  Proses  dalam  metode  Electre  ini membandingkan karyawan satu dengan karyawan yang lain dan memberikan out put nilai intensitas prioritas berupa hasil penilain/kriteria yang telah di tentukan oleh perusahaan tersebut terhadap karyawan. Hasil proses ini direkomendasi sebagai karyawan berprestasi di PT. Megaria Mas Sentosa.
Kata Kunci: Metode Electre,  Karyawan Berprestasi

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen Sumber Daya Manusia (MSDM) adalah suatu  proses menangani berbagai  masalah  pada  ruang  lingkup  karyawan,  pegawai,  manajer  dan  tenaga lainnya  untuk  dapat  menunjang  aktivitas  organisasi  perusahaan  demi  mencapai tujuan  yang  telah  ditentukan.  Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan  yang  sangat penting adalah Sumber Daya Manusia  (SDM). SDM dari suatu perusahaan sangat mempengaruhi banyak aspek penentu keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Prestasi kerja adalah suatu bentuk dari hasil kerja seorang karyawan, hasil kerja tersebut  nantinya  akan  dinilai  oleh  atasan  maupun  perusahaan.  Tentunya  jika seorang karyawan mendapatkan prestasi yang baik dia akan mendapatkan reward atau  hadiah  dari  perusahaan    tempat  dimana  ia  bekerja.  Prestasi  kerja  seorang karyawan tidak selamanya baik, ada yang bagus dan ada juga yang buruk. Maka dari itu setiap karyawan suatu organisasi atau perusahaan pasti akan berusaha untuk
mendapatkan  hasil  kerja  yang  baik.  Kualitas  kerja  seorang  karyawan  sangatlah berpengaruh  dalam  prestasi  karyawan  perusahaan.  Yang  dimana  hal  inilah  yang menjadi pertimbangan seorang atasan atau manajer dalam memberikan penilaian. Kualitas  yang  dimaksud  adalah  pada  saat  melakukan  kegiatan  kerja,  seorang karyawan mampu menunjukan kualitas SDM yang dimilikinya dengan memberikan kontribusi yang maksimal terhadap perusahaan tempat ia bekerja.
PT.  Megariamas  Sentosa  melakukan  pemilihan  karyawan  berprestasi  untuk memacu  karyawan  dalam  meningkatkan  dedikasi  dan  kinerjanya.  Pemilihan karyawan berprestasi dilakukan periodik yaitu setahun sekali tetapi belum optimal pelaksanaannya.  PT.  Megariamas  Sentosa  mendapat  kendala  dalam  memutuskan pemilihan karyawan berprestasi yang akan diprioritaskan. PT. Megariamas Sentosa dalam pemilihan karyawan berprestasi masih menggunakan sistem manual. Hal ini sangat  tidak  efesien  karena  banyaknya  karyawan  yang  harus  dinilai.  Selain  itu, sering  kali  pihak  manager  atau  atasan  mengalami  kesulitan  untuk  memilih karyawan yang berprestasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  prosedur  penilaian  dalam pemilihan  karyawan  berprestasi  pada  PT.  Megariamas  Sentosa  serta  untuk menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  berprestasi berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh PT. Megariamas Sentosa. Dalam  menentukan  karyawan  berprestasi  pada  PT.  Megariamas  Sentosa menggunakan sistem pendukung keputusan dengan metode Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE).
Sistem pendukung keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai  alternatif  keputusan  yang  mungkin  dipilih  dimana  prosesnya  melalui mekanisme  tertentu dengan harapan  akan menghasilkan  sebuah  keputusan yang dianggap paling terbaik dari beberapa alternatif yang ada dengan kriteria yang telah ditentukan[1][2][3]–[5].  Dari  sekian  banyaknya  metode  sistem  pendukung keputusan  salah  satunya  adalah  metode  ELECTRE  ( Elimination  and  Choice Translation  Reality )[6]. Metode ini dapat  digunakan untuk mengambil keputusan dengan multi kriteria dan multi alternatif[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Karyawan Berprestasi
Mendapatkan  penghargaan  atas  prestasi  karena  kerja  kerasnya  merupakan suatu  kebanggaan  tersendiri.Tidak  dipungkiri  bahwa  banyak  orang  bekerja keras untuk mengejar prestasi.  Karena dengan prestasi akan membuka jalan untuk mengembangkan karirnya. Disisi lain setiap perusahaan tidak menutup mata akan memberikan reward atau  hadiah  kepada  karyawan  yang  memberikan  kontribusi positif  terhadap  perusahaannya.  Bentuk  penghargaan  ini  bermacam-macam,  ada yang berbentuk kenaikan pangkat, promosi jabatan dan lain-lain.
Predikat  "Karyawan  Berprestasi"  layak  diberikan  kepada  karyawan  yang bekerja  secara  sungguh-sungguh  untuk  meraih  kesuksesan.Meskipun  sukses bukanlah  merupakan  tujuan,  tetapi  sebuah  perjalanan  yang  panjang.  Untuk  bisa lolos dan lulus dibutuhkan faktor penting yang mendampinginya yaitu kesabaran dan keuletan.

## 2.2. Elimination Et Choix Traduisant la Realite (ELECTRE)
ELECTRE  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  yang  multikriteria  berdasarkan  pada  konsep outranking dengan  menggunakan  perbandingan  berpasangan  dari  alternatif- alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai[6]. Metode ELECTRE digunakan pada kondisi dimana alternatif yang kurang sesuai dengan kriteria akan dieliminasi, dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan, dengan kata lain ELECTRE digunakan untuk  kasus-kasus  dengan  banyak  alternatif.  Namun,  hanya  sedikit  kriteria  yang dilibatkan. Suatu alternatif dikatakan mendominasi alternatif yang lainnya jika satu atau lebih kriterianya melebihi (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria lain yang tersisa.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode ELECTRE[8][6]  sebagai berikut  :
1. Normalisasi  matriks  keputusan  dalam  prosedur  ini,  setiap  atribut  diubah menjadi nilai yang compareable. Setiap normalisasi rij dapat dilakukan dengan persamaan berikut :
rij = Xij √∑ =X ij 2 m i
(1)
untuk i=1,2,3,....m dan j =1,2,3,....,n
Keterangan: rij = normalisasi pengukuran pilihan dari alternatif dan kriteria. m = Alternatif n = Kriteria.
Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi :
R= [ r11 r12 r21 r22 rm1 rm2 … r1n … r2n
… rmn ]
R  adalah  matriks  yang  telah  dinormalisasi  atau  m  disebut  matriks  yang  telah dinormalized  decision  matrix .  Dimana  m  menyatakan  alternatif,  n  menyatakan kriteria dan rij adalah normalisasi pengukuran pilihan i dari alternatif ke-dalam hubungannya dengan j kriteria ke – j.
2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan. Setelah dinormalisasikan, setiap kolom dari R matriks dikalikan dengan bobot- bobot  (Wj)  yang  ditentukan  oleh  pembuat  keputusan  .  sehingga, wighted normalized matrix adalah
V=R ij W j
(2)
V= [ v11   v12   …    v1n v21   v22   …    v2n …      …      …       … vm1   vm2   …      vmn ] =RW= [ w1r11    w2r12          …      wnr1n w1r21    w2r22          …       wnr2n …               …          …        … w1rm1      w2rm2     …      wnrmn ]
Dimana W adalah :
W= [ w1                  0              …      0 0                w2            … …                …              …       … 0                0                …      wn ] , dan ∑ w = 1 n i=1

## 3. Menentukan Concordance dan Discordance Index
Untuk  setiap  pasang  dari  alternatif k dan l ( k.l =1,2,3,...,m  dan  k≠1)  kumpulan kriteria  J  dibagi  menjadi  dua subsets ,  yaitu concordance dan discordance .
Bilamana sebuah kriteria dalam satu alternatif termasuk concordance adalah :
Ckl = {j, vkj ≥ vij}
(3)
untuk j = 1,2,3,...,n
Sebaliknya, komplementer dari subset ini adalah discordance , yaitu bila :
Dkl = {j, kkj < 𝑣𝑖𝑗} (4)
untuk j = 1,2,3,...,n
Keterangan : Ckl = himpunan concordance . Dkl = himpunan discordance . Vkj = indeks dari matriks V. Vij = indeks dari matriks V.
4. Hitung matriks concordance dan discordance
a. Concordance
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance adalah dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk dalam subset concordance :
Ckl = ∑ jcw Wj
(5)
Sehingga matriks concordance yang dihasilkan adalah :
C = [ − C21
… C12 …
…
C13 C23 … …      C1n
…       C2n
…        … Cm1  Cm2     Cm3      …       − ]
b. Discordance
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks discordance adalah dengan  membagi  maksimun  selisih  nilai  kriteria  yang  termasuk  dalam subset discordance dengan  maksimum  selisih  nilai  seluruh  kriteria  yang  ada,  secara matematisnya adalah :
dkl = {max(vmn−vmn−ln)},m,n,∈dklv {max (vmn−vln)},m,n=1,23}
(6)
Selanjutnya diperoleh matriks discordance :
D=
[ − d21 … d12 … … d13 d23 … …      d1n
…       d2n
…        … dm1   dm2     dm3       …       − ]
5. Menentukan matriks dominan concordance dan discordance
a. Concordance
Matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold , yaitu dengan  membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks concordance dengan  nilai threshold .
Ckl ≥ c (7)
Dengan nilai threshold c, adalah :
c = ∑ ∑ ckl n l=1 n k=1 m∗(m−1)
(8)
Dan setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance ditentukan sebagai berikut :
Fkl = 1, jika Ckl ≥ c  dan  fkl = 0, jika Ckl < c (9)

## b. Discordance
Untuk  membangun  matriks  dominan discordance juga  menggunakan  bantuan nilai threshold , yaitu :
d = ∑ ∑ dkl n l=1 n k=1 m∗(m−1)
(10)
Dan nilai setiap elemen untuk matriks G sebagai matriks dominan discordance ditentukan sebagai berikut :
Gkl = 1 , jika  dkl ≥ d dan gkl = 0 , jika dkl < d (11)
6. Menentukan aggregate dominance matrix
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan aggregate  dominance  matrix sebagai matriks E , yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G , sebagai berikut :
ekl = fkl * gkl
(12)
7. Eliminasi alternatif yang less favourable Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila ekl =1 maka alternatif Ak merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  daripada  Ar  sehingga  baris dalam matriks E yang memiliki jumlah ekl =1 paling sedikit dapat dieliminasi.
Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi alternatifnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  berjalan  saat  ini,  perusahaan  mendapatkan  hasil  yang  kurang optimal dalam mengambil keputusan. Dari masalah pengambilan keputusan yang ada, telah dianalisa permasalahannya untuk membuat sistem yang baru yang lebih efektif diharapkan mampu mengatasi permasalahan dalam pengambilan keputusan untuk  memilih  pegawai  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan.Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  berprestasi diharapkan dapat membantu perusahaan dalam proses pemilihan pegawai terbaik di PT Megariamas Sentosa.
Berikut  adalah  data  pegawai  yang  mengikuti  seleksi  untuk  karyawan berprestasi. Berikut nama daftar pegawai yang menjadi alternatif untuk dijadikan perhitungan  dengan  mengambil  sampel  beberapa  orang  pegawai.  Berikut  ini merupakan daftar pegawai yang mengikuti seleksi:

## Tabel 1. Daftar Pegawai
No  Nama Karyawan Kabupaten /Kota 1 Selvi Anita Medan 2 Khaidah Hanum Medan 3 Nur Aisyah Medan
Dalam Proses metode ELECTRE memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan  perhitungan  dan  pertimbangan  untuk  penyeleksian  tersebut.  Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada table.
Tabel 2 . Kriteria Kriteria Keterangan C1 Kerajinan C2 Kehadiran C3 Omset Personality C4 Growth Penjualan
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Dan setiap kriteria pada bobot akan diberikan nilai sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Bilangan Bulat Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria yang telah ditentukan,  kriteria yang digunakan dalam pemilihan pegawai terbaik adalah sebagai berikut:
1.  Kerajinan Seorang pegawai harus selalu memiliki kerajinan baik itu dalam segi waktu atau pun dalam bentuk tenaga untuk dapat bersaing dengan pegawai lainnya.
Tabel 4. Kriteria Kerajinan Kerajinan (C1)    Keterangan Nilai Sangat Tidak Rajin  Sangat Rendah 0-20 Tidak Rajin Rendah 21-40 Cukup Rajin Cukup 41-60 Rajin Tinggi 61-80 Sangat Rajin Sangat Tinggi 81-100

## 2.  Kehadiran
Seorang pegawai yang ingin terpilih harus memiliki tingkat  kehadiran yang  baik. Dalam hal ini proses penyeleksian hanya dilakukan untuk mencari pegawai dengan kehadiran yang maksimal untuk menjadi karyawan berprestasi di perusahaan ini.
Tabel 5. Kriteria Kehadiran Kehadiran (C2) Keterangan Nilai Sangat Tidak  Baik  Sangat Rendah 0-20 Tidak Baik Rendah 21-40 Cukup Baik Cukup 41-60 Baik Tinggi 61-80 Sangat Baik Sangat Tinggi 81-100

## 3.  Omset Personality
Seorang pegawai juga diharus untuk menghasilkan Omset Personality yang banyak. Tabel 6. Kriteria Omset Personality
Omset Personality (C3)  Keterangan Nilai Sangat Tidak Baik Sangat Rendah 0-20 Tidak Baik Rendah 21-40 Cukup Baik Cukup 41-60 Baik Tinggi 61-80 Sangat Baik Sangat Tinggi 81-100 4. Growth Penjualan
Seorang pegawai harus memiliki Growth Penjualan yang baik pula untuk menjadi karyawan berprestasi.
Tabel 7. Kriteria Growth Penjualan Growth Penjualan (C4) Keterangan Nilai Sangat Tidak Baik Sangat Rendah 0-20 Tidak Baik Rendah 21-40 Cukup Baik Cukup 41-60 Baik Tinggi 61-80 Sangat Baik Sangat Tinggi 81- 100
Beberapa alternatif yang dijadikan sebagai contoh perhitungan di dalam pemilihan pegawai terbaik seperti berikut:
Tabel 8. Alternatif Untuk Kriteria Kriteria  Keterangan A1 Selvi Anita A2 Khaidah Hanum A3 Nur Aisyah
Berikut tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 9. Rating Kecocokan dari setiap alternatif Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4 A1 90  90  70  60 A2 80  90  88  80 A3 90  80  60  80 Tabel 10. Penyederhanaan Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4 A1 5 5 4 3 A2 4 5 5 4 A3 5 4 3 4
Tabel 10 Menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar  adalah  nilai  terbaik,  maka  semua  kriteria  yang  diberikan  diasumsikan sebagai  kriteria  keuntungan.  Pengambilan    keputusan  memberikan  bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 11. Bobot w Keterangan Bobot W Kerajinan 0.15% Kehadiran 0.15% Omset Personality 0.50%
Keterangan Bobot W Growth Penjualan 0.20%
Sehinggga W = (0.15, 0.15, 0.50, 0.20)
Matrix  keputusan yang dibentuk dari table kecocokan adalah sebagai berikut:
𝒳 = [ 5 5 4 3 4 5 5 4 5 4 3 4 ]
Untuk  menyelesaikan  masalah  diatas  dengan  metode  ELECTREakan  dilakukan sesuai dengan langkah-langkah yang telah dijelaskan.
1. Normalisasi matriks keputusan(1).
|x 1 | = √5 2 + 4 2 + 5 2 = 8.124 𝑟 11 = X 11 |X 1 | = 5 8.124 = 0.615 𝑟 21 = X 21 |X 1 | = 4 8.124 = 0.492 𝑟 31 = X 31 |X 1 | = 5 8.124 = 0.615 |x 2 | = √5 2 + 5 2 + 4 2 = 8.124 𝑟 12 = X 12 |X 2 | = 5 8.124 = 0.615 𝑟 22 = X 22 |X 2 | = 5 8.124 = 0.615 𝑟 32 = X 32 |X 2 | = 4 8.124 = 0.492
|x 3 | = √4 2 + 5 2 + 3 2 = 7.071 𝑟 13 = X 13 |X 3 | = 4 7.071 = 0.566 𝑟 23 = X 23 |X 3 | = 5 7.071 = 0.707 𝑟 33 = X 33 |X 3 | = 3 7.071 = 0.424 |x 4 | = √3 2 + 4 2 + 4 2 = 6.403 𝑟 14 = X 14 |X 4 | = 3 6.403 = 0.468 𝑟 24 = X 24 |X 4 | = 4 6.403 = 0.624 𝑟 34 = X 34 |X 4 | = 5 6.403 = 0.780
Dari perhitungan diatas diperoleh mariks R
𝑅 = [ 0.615 0.615 0.566 0.468 0.492 0.615 0.707 0.624
0.615 0.492 0.424 0.780 ]

## 2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi.
V=RW = [ 0.615 0.615 0.566 0.468 0.492 0.615 0.707 0.624 0.615 0.492 0.424 0.780
] . [0.15 0.15 0.50 0.20]
𝑉 = [ 0.092 0.092 0.283 0.094 0.074 0.092 0.353 0.125
0.092 0.074 0.212 0.156 ]
3. Menentukan himpunan concordance dan disdordance index.
a. Concordance
Himpunan concordance index dihitung berdasarkan(3). K=1 i=1 C 11 identitas = {1,2,3,4} i=2 C 12 j=1 jika V 11 ≥ V 21 = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 1 j=2 jika V 12 ≥ V 22 = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 2 j=3 jika V 13 ≥ V 23 = 0.283 ≥ 0.353 tidak j=4 jika V 14 ≥ V 24 = 0.094 ≥ 0.125 tidak C 12 = {1,2} i=3 C 13 j=1 jika V 11 ≥ V 31 = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 1 j=2 jika V 12 ≥ V 32 = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 2 j=3 jika V 13 ≥ V 33 = 0.283 ≥ 0.212 ya j = 3 j=4 jika V 14 ≥ V 34 = 0.094 ≥ 0.156 tidak C 13 = {1,2,3}
K=2  i=1 C 21 j=1 jika V 21 ≥ V 11 = 0.074 ≥ 0.092 tidak j=2 jika V 22 ≥ V 12 = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 2 j=3 jika V 23 ≥ V 13 = 0.353 ≥ 0.283 ya j = 3 j=4 jika V 24 ≥ V 14 = 0.125 ≥ 0.094 ya j = 4
C 21 = {2,3,4} i=1 C 22 identitas = {1,2,3,4} i=3 C 23 j=1 jika V 21 ≥ V 31 = 0.074 ≥ 0.092 tidak j=2 jika V 22 ≥ V 32 = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 2 j=3 jika V 23 ≥ V 33 = 0.353 ≥ 0.212 ya j = 3 j=4 jika V 24 ≥ V 34 = 0.125 ≥ 0.156 tidak
C 23 = {2,3}
K=3  i=1 C 31 j=1 jika V 31 ≥ V 11 = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 1 j=2 jika V 32 ≥ V 12 = 0.074 ≥ 0.092 tidak j=3 jika V 33 ≥ V 13 = 0.212 ≥ 0.283 tidak j=4 jika V 34 ≥ V 14 = 0.156 ≥ 0.094 ya j = 4 C 31 = {1,4}
i=2 C 32 j=1 jika V 31 ≥ V 21 = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 1 j=2 jika V 32 ≥ V 22 = 0.074 ≥ 0.092 tidak j=3 jika V 33 ≥ V 23 = 0.212 ≥ 0.353 tidak j=4 jika V 34 ≥ V 24 = 0.156 ≥ 0.125 ya j = 4 C 32 = {1,4} i=3 C 33 identitas = {1,2,3,4}
b. Discordance
Himpunan discordance index dihitung berdasarkan(4).
K=1  i=1 D 11 identitas = {} i=2 D 12 j=1 jika V 11 < V 21 = 0.092 < 0.074 tidak j=2 jika V 12 < V 22 = 0.092 < 0.092 tidak j=3 jika V 13 < V 23 = 0.283 < 0.353 ya j = 3 j=4 jika V 14 < V 24 = 0.094 < 0.125 ya j = 4 D 12 = {3,4} i=3 D 13 j=1 jika V 11 < V 31 = 0.092 < 0.092 tidak j=2 jika V 12 < V 32 = 0.092 < 0.074 tidak j=3 jika V 13 < V 33 = 0.283 < 0.212 tidak j=4 jika V 14 < V 34 = 0.094 < 0.156 ya j = 4 D 13 = {4}
K=2  i=1 D 21 j=1 jika V 21 < V 11 = 0.074 < 0.092 ya j = 1 j=2 jika V 22 < V 12 = 0.092 < 0.092 tidak j=3 jika V 23 < V 13 = 0.353 < 0.283 tidak j=4 jika V 24 < V 14 = 0.125 < 0.094 tidak
D 21 = {1} i=2 D 22 identitas = {} i=3 D 23 j=1 jika V 21 < V 31 = 0.074 < 0.092 ya j = 1 j=2 jika V 22 < V 32 = 0.092 < 0.074 tidak j=3 jika V 23 < V 33 = 0.353 < 0.212 tidak j=4 jika V 24 < V 34 = 0.125 < 0.156 tidak
D 23 = {1}
K=3  i=1 D 31 j=1 jika V 31 < V 11 = 0.092 < 0.092 tidak j=2 jika V 32 < V 12 = 0.074 < 0.092 ya j = 2 j=3 jika V 33 < V 13 = 0.212 < 0.283 ya j = 3 j=4 jika V 34 < V 14 = 0.156 < 0.094 tidak D 31 = {2,3} i=2 D 32 j=1 jika V 31 < V 21 = 0.092 < 0.074 tidak j=2 jika V 32 < V 22 = 0.074 < 0.092 ya j = 2 j=3 jika V 33 < V 23 = 0.212 < 0.353 ya j = 3 j=4 jika V 34 < V 24 = 0.156 < 0.125 tidak D 32 = {2,3} i=3 D 33 identitas = {}
4. Menghitung  matriks c oncordance dan discordance .
a. Menghitung matriks concordance (5).
𝐶 12 = 𝑤 1 + 𝑤 2 = 0.15+0.15 = 0.30 𝐶 13 = 𝑤 1 + 𝑤 2 + 𝑤 3 = 0.15+0.15+0.50 = 0.80 𝐶 21 = 𝑤 2 + 𝑤 3 + 𝑤 4 = 0.15+0.50+0.20 = 0.85
𝐶 23 = 𝑤 2 + 𝑤 3 = 0.15+0.50 = 0.65 𝐶 31 = 𝑤 1 + 𝑤 4 = 0.15+0.20 = 0.35 𝐶 32 = 𝑤 1 + 𝑤 4 = 0.15+0.20 = 0.35
Jadi,matriks concordance adalah:
C = [ − 0.30 0.80 0.85 − 0.65 0.35 0.35 − ]
b. Menghitung matriks discordance (6).
𝐷 12 = max  {|0.283−0.353|;|0.094−0.125|} max {|0.092−0.074|;|0.092−0.092|;|0.283−0.353|;|0.094−0.125|}
= max {0.07;0.031} max {0.018;0;0,07;0,031}
= 0.07 0.07 = 1 𝐷 13 = max {0.094−0.156} max {|0.092−0.092|;|0.092−0.074|;|0.283−0.212|;|0.094−0.156|} = max {0.062} max {0;0.018;0,071;0,062} = 0.062 0.07 = 0.885
𝐷 21 = max  {0.074−0.092} max {|0.074−0.092|;|0.092−0.092|;|0.353−0.283|;|0.125−0.094|} = max {0.018} max {0.018;0;0.07;0,031} = 0.018 0.07 = 0.26 𝐷 23 = max  {0.074−0.092} max {|0.074−0.092|;|0.092−0.074|;|0.353−0.212|;|0.125−0.156|}
= max {0.018} max {0.018;0.018;0.141;0.031} = 0.018 0.141 = 0.13 𝐷 31 = max  {0.074−0.092|;|0.212−0.283} max {|0.092−0.092|;|0.074−0.092|;|0.212−0.283|;|0.156−0.094|} = max {0.018;0.071} max {0;0.018;0.071;0.062} = 0.071 0.071 = 1
𝐷 32 = max  {0.074−0.092|;|0.212−0.353} max {|0.092−0.074|;|0.074−0.092|;|0.212−0.353|;|0.156−0.125|} = max {0.018;0.141} max {0.018;0.018;0.141;0.031}
= 0.141 0.141 = 1
Jadi matriks discordance adalah :
D = [ − 1 0.885 0.26 − 0.13
1 1 − ]
5. Menentukan matriks dominan concordance dan discordance.
a. Menghitung matriks dominan concordance Nilai threshold (c) adalah(7)
C = 0.30+0.80+0.85+0.65+0.35+0.35 3(3−1)
= 3.3 6 = 0.55
Elemen matriks F ditentukan sebagai berikut:
𝑓 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑐 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 < 𝑐
Sehingga matriks dominan concordance adalah
F = [ − 0 1 1 − 1 0 0 − ]
b. Menghitung matriks dominan discordance Nilai threshold (d) adalah(8)
D = 1+0.885+0.26+0.13+1+1 3(3−1) = 4.275 6 = 0,7125
Dan elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:
𝑔 𝑘𝑙 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑑 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙  <   𝑑 Sehingga matriks dominan discordance adalah
G = [ − 1 1 0 − 0
1 1 − ]
6. Menentukan aggregate dominance matriks.
Rumus umum untuk anggota matriks aggregate dominance adalah(9) 𝑒 12 = 𝑓 12 x 𝑔 12 =0x1= 0 𝑒 13 = 𝑓 13 x 𝑔 13 =1x1= 1 𝑒 21 = 𝑓 21 x 𝑔 21 =1x0= 1
𝑒 23 = 𝑓 23 x 𝑔 23 =1x0= 1 𝑒 31 = 𝑓 31 x 𝑔 31 =0x1= 0 𝑒 32 = 𝑓 32 x 𝑔 32 =0x1= 0
Sehingga matriks aggregate dominance adalah
E= [ − 0 1 1 − 1
0 0 − ]

## 7. Eliminasi alternatif yang less favourable.
Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila 𝑒 𝑘𝑙 =1 maka alternatif 𝐴 𝑘 merupakan alternatif yang lebih baik dari pada 𝐴 1 . Sehingga, baris dalam  matriks  E  yang  memiliki  jumlah 𝑒 𝑘𝑙 =lebih  banyak    dapat  dieliminasi. Dengan  demikian, 𝐴 2 lebih  baik  dari 𝐴 1 . 𝐴 2 jika  dibandingkan  dengan 𝐴 3 , alternatif 𝐴 2 lebih  baik  dari 𝐴 1 karena  memiliki  jumlah  angka  1  yang  lebih banyak.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini, yaitu:
a. Dalam  melakukan  perhitungannya,  metode  ELECTRE  melakukan  tiga  dasar proses yaitu, memilih, menyortir dan memberi peringkat.
b. Penerapan  metode  ELECTRE  dapat  mengefisiensi  proses  seleksi  calon mahasiswa  pada  calon  mahasiswa  penerima  SNMPTN  Jalur  Undangan  di Perguruan Tinggi Negeri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode  Promethee,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[4] A. P. Windarto, “Penilaian Prestasi Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 2, no. ISSN 2527-5771, pp. 84–95, 2017.
[5] Agus Perdana Windarto, “Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[6] M. Mesran, G. Ginting, S. Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK
BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, NaN-2017, pp. 141–144, 2017.
[7] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[8] I.  Saputra,  S.  I.  Sari,  and  Mesran,  “Penerapan Elimination  And  Choice  Translation  Reality ( Electre )  Dalam  Penentuan  Kulkas  Terbaik,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.